AI变革是一场正和博弈，新基础设施层的出现可能会产生最大的赢家。
人工智能浪潮中，杀出了OpenAI这样的初创企业，谷歌微软等科技巨头也在大力加码，谁是这波AI浪潮的最大受益者？
近期，美国科技投资公司“a16z”（Andreesen Horowitz）发布了一篇报告，对这一问题进行深入剖析，其指出，这是一场正和博弈，新基础设施层的出现可能会产生最大的赢家。
报告指出，人工智能不仅是一种商业模式和软件交付创新，更是一种挖掘、综合和提升人类集体知识和经济生产力的新方式。因此，人工智能软件的最终附加值不仅限于软件预算中的确切美元数字，还包括它将支持的所有经济活动。
云计算的本质还在基础设施和应用之间建立了一种共生关系，这种关系将随着人工智能基础设施的发展而继续存在。核心基础架构为应用释放了新的机遇，而应用数量的扩展增加了对基础架构的需求，从而推动基础架构提供商更快地走向成熟。
以下是报告原文
当平台转变重塑技术格局时，谁是赢家？
从大型机到个人电脑，从台式机到移动设备，从无网络到互联网，从内部部署到云计算和 SaaS，软件领域的技术进步往往遵循熊彼特的创造性破坏理论，新的时代出现新的赢家。正如我们的合作伙伴Martin Casado和Sarah Wang最近探讨的那样，这种动态终于开始在人工智能领域上演。
在经历了数十年的人工智能低潮之后，我们终于迎来了真正的平台转变，这将为人工智能公司带来更多的价值创造。虽然大部分焦点都集中在由 LLM 和生成式人工智能驱动的新用例上，但价值创造将超越生成式人工智能，尤其是围绕日益成熟的计算机视觉模型。
随着人工智能带来计算领域的新时代，谁将在获取最大的价值？为了探讨这个问题，我们回顾了最近的平台转变--从内部部署计算到 SaaS 和云计算。我们对过去20年中262 家上市B2 软件公司的创收情况进行了研究，以了解初创企业和现有企业*之间的竞争态势，以及决定从基础设施到应用程序的软件堆栈上下游价值获取的因素。
在这里，我们将分享我们从 SaaS 时代了解到的市场动态，这些动态很可能会在人工智能时代体现出来，最值得注意的是，这是一场正和博弈，新基础设施层的出现可能会产生最大的赢家。我们还解释了为什么向人工智能的转变可能比向 SaaS 的转变要大得多，为什么这种转变似乎比向云计算的转变还要快，以及人工智能产品特有的一些潜在防御来源。
争夺数万亿美元的正和游戏
尽管流行着“大卫对抗歌利亚”（力量对比悬殊的战争）、“零和颠覆 ”的说法，但平台转变通常是正和游戏。随着技术的进步，初创企业和现有企业的蛋糕都会越来越大。自 2003 年第二季度纳斯达克指数触底以来，上市的 B2B 软件公司的总收入已从 990 亿美元增长到 5870 亿美元，现有公司和初创公司的年创收均增长了 5.9 倍。现有软件公司的收入从 990 亿美元增长到 3，230 亿美元，保持了 55% 的市场份额。或者换一种说法，现有公司增加了收入，但市场份额的 45% 被新进入者夺走。SaaS 发展了 20 年，仍有大量价值有待捕捉--摩根士丹利最近估计，云服务在企业中的渗透率仅为29%。
如果这种“一切照旧”的 5.9 倍软件扩张速度在未来 20 年持续下去，公共 B2B 软件收入将增长到 30 亿美元以上。然而，我们认为3000000 美元以上只是未来机遇的下限。虽然 SaaS 在协作软件（如 Slack）中释放出了强大的网络效应，而这在企业内部是不可能实现的，但应用层的大多数最大赢家都是熟悉的企业内部产品的云实施：在 CRM 领域，Salesforce 对 Siebel；在 HRIS 领域，Workday 对 PeopleSoft；在 ITSM 领域，ServiceNow 对 BMC；在 ERP 领域，NetSuite 对 SAP；在设计领域，Figma 对 Adobe等等。
人工智能不仅是一种商业模式和软件交付创新，更是一种挖掘、综合和提升人类集体知识和经济生产力的新方式。因此，人工智能创造价值的方式与互联网创造价值的方式类似：通过开辟全新的做事方式，而不仅仅是更好地做旧事。
据美国经济分析局的数据估计，云软件使美国数字经济的市场规模从 2005 年的 10 亿美元增长到 2021 年的 24 亿美元，软件需求的年复合增长率达到 9.4%，而且我们预计这种增长不会很快放缓。人工智能软件的最终附加值不仅限于软件预算中的确切美元数字，还包括它将支持的所有经济活动。
应用层的市场动态
虽然我们无法从单一平台的转变中得出软件物理学的自然规律，但在 SaaS 时代，初创企业在应用层赢得的市场份额要多于基础设施层。云基础设施和 SaaS 应用程序之间的总体软件组合从 2003 年的大约 70/30 到 2023 年第一季度的 60/40。在此期间，我们样本中的新进入者获得了 2310 亿美元应用资金中的大约一半（1120 亿美元），但只获得了 3560 亿美元基础设施资金中的 40%。
与基础设施公司相比，初创应用程序从现有公司手中抢走了更多的市场份额，这与应用程序往往是防御性较差的产品这一普遍直觉是一致的。开发者工具和现成核心基础设施的成熟，使得开发新版本的熟悉应用程序更容易从上一代产品中抢夺客户。要说服客户翻新核心基础架构则要困难得多，这就延长了从旧基础架构到新基础架构的过渡周期，为现有企业赢得了更多的适应时间。
在人工智能时代，现有企业适应得更快吗？
SaaS 时代的现有企业面临着一系列适应障碍。它们需要新的工程人才来架构传统产品的云实施，更新产品开发实践以持续部署软件更新，并为订阅业务模式重组销售组织和薪酬模式。毫不奇怪，许多企业的适应速度很慢。Siebel 在 Salesforce 推出三年多后才推出云 CRM 产品，PeopleSoft 在 SuccessFactors 上市十多年后才推出云托管人力资源信息系统。
与 SaaS 时代相比，现有企业这次显然更快地适应并推出了应用。ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，此后，绝大多数大型 SaaS 现有企业都推出了自己的生成式人工智能产品，包括 Salesforce 的 Einstein GPT、Crowdstrike 的 Charlotte AI、HubSpot 的 ChatSpot 和 Adobe 的 Firefly。
还必须指出的是，虽然现有公司似乎适应得更快，但向人工智能的转变也比向云和 SaaS 的转变更快。在云基础设施就位后，SaaS 应用程序花了大约 5 年时间才真正发展起来。但在短短 6 个月内，ChatGPT 的用户就达到了 3 亿，并推出了插件和 API，供开发者在 GPT 的基础上进行开发。
因此，开发人工智能应用程序所需的人才和精力远远少于将内部产品调整为云计算所需的人才和精力，而且随着 LLM 生态系统和现成工具的进一步成熟，开发人工智能应用程序只会越来越容易。
鉴于推出一款由 ChatGPT 驱动的应用程序非常容易，我们认为这股热潮更像是现有公司在挺身而出，而不是证明他们这次已经破解了创新者的难题。现有厂商推出的首批解决方案往往分为两类：1）用户界面单薄，以聊天的形式展示传统产品，而不提供任何新功能；或者2）产品类别由于无法自圆其说的用例（如制作营销文案）而已经饱和。
对于 SaaS 现有企业来说，应用层的真正赢家可能是那些能够想出办法把记录系统发展成预测系统，并最终发展成执行系统的企业。企业级 SaaS CRM 之所以能打败内部部署的现有系统，是因为它们是更有用的记录系统，具有更好地跟踪和预测销售的功能。
现在，这些 SaaS 时代的销售工具不得不与人工智能销售智能产品竞争，例如，这些产品已经能够告诉销售代表“这是下一个最有希望交谈的客户该怎么说”，甚至可以直接与客户复制令人信服的电话交谈。虽然少数经验丰富的工程师可以在旧产品的基础上开发出LLM驱动的用户体验，但要实现更有意义的创新，就需要建立全新的工程团队，以掌握这项技术。
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